[发明专利]一种电池包寿命衰减模型的建立方法、装置及相关产品在审
| 申请号: | 202011640183.5 | 申请日: | 2020-12-31 |
| 公开(公告)号: | CN112668241A | 公开(公告)日: | 2021-04-16 |
| 发明(设计)人: | 郭毅 | 申请(专利权)人: | 东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司 |
| 主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06F119/04 |
| 代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 刘晓菲 |
| 地址: | 110172 辽宁*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 电池 寿命 衰减 模型 建立 方法 装置 相关 产品 | ||
1.一种电池包寿命衰减模型的建立方法,其特征在于,包括:
根据参照电池包的使用数据和寿命衰减数据建立目标电池包的寿命衰减基础模型;
获得所述目标电池包的使用数据;
根据所述目标电池包的使用数据和所述参照电池包的使用数据进行迁移学习,获得所述目标电池包的使用数据与所述参照电池包的使用数据映射关系;
根据所述映射关系和所述寿命衰减基础模型得到所述目标电池包的寿命衰减模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
当所述目标电池包的训练样本增加时,通过递增学习的模式更新所述目标电池包的寿命衰减模型;训练样本包括:目标电池包的使用数据和所述使用数据对应的寿命衰减数据。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述目标电池包的寿命衰减模型为利用支持向量机建立的;所述通过递增学习的模式更新所述目标电池包的寿命衰减模型,包括:
利用所述支持向量机对第一批训练样本进行学习,获得第一批支持向量;所述第一批支持向量为所述支持向量机从所述第一批训练样本中挑选出的训练样本;
利用第二批训练样本和所述第一批支持向量对所述支持向量机再次训练,以更新所述目标电池包的寿命衰减模型;所述第二批训练样本为相对于所述第一批训练样本新增的所述目标电池包的训练样本。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述寿命衰减模型包括系数固定层和系数可变层;
所述通过递增学习的模式更新所述目标电池包的寿命衰减模型,包括:
根据所述目标电池包新增的训练样本对所述寿命衰减模型进行更新,更新仅改变所述系数可变层的系数。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,所述参照电池包为与所述目标电池包相同类型的电池包,或者,所述参照电池包为与所述目标电池包相似类型的电池包。
6.一种电池包寿命衰减模型的建立装置,其特征在于,包括:
基础模型建立模块,用于根据参照电池包的使用数据和寿命衰减数据建立目标电池包的寿命衰减基础模型;
目标电池包数据获取模块,用于获得所述目标电池包的使用数据;
迁移学习模块,用于根据所述目标电池包的使用数据和所述参照电池包的使用数据进行迁移学习,获得所述目标电池包的使用数据与所述参照电池包的使用数据映射关系;
寿命衰减模型建立模块,用于根据所述映射关系和所述寿命衰减基础模型得到所述目标电池包的寿命衰减模型。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,还包括:
更新模块,用于当所述目标电池包的训练样本增加时,通过递增学习的模式更新所述目标电池包的寿命衰减模型;训练样本包括:目标电池包的使用数据和所述使用数据对应的寿命衰减数据。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述目标电池包的寿命衰减模型为利用支持向量机建立的;所述更新模块,包括:
第一获取单元,用于利用所述支持向量机对第一批训练样本进行学习,获得第一批支持向量;所述第一批支持向量为所述支持向量机从所述第一批训练样本中挑选出的训练样本;
第一重复训练单元,用于利用第二批训练样本和所述第一批支持向量对所述支持向量机再次训练,以更新所述目标电池包的寿命衰减模型;所述第二批训练样本为相对于所述第一批训练样本新增的所述目标电池包的训练样本。
9.一种电池包寿命衰减模型的建立设备,其特征在于,包括处理器及存储器;所述存储器用于存储计算机程序;所述处理器用于根据所述计算机程序执行如权利要求1-5任一项所述的电池包寿命衰减模型的建立方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,用于存储计算机程序,所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1-5任一项所述的电池包寿命衰减模型的建立方法。
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